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用正态分布的公式怎样推导它的期望具体的公式推导过程=μ/√(2π)∫(+∞)(-∞)e^(-(t^2)/2)dt+μ/√(2π)∫(+∞)(-∞)te^(-(t^2)/2)dt=μ/√(2π)*√(2π)+0=μ这两步之间是怎么过来的?还有σ跑哪里去了?..

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问题:用正态分布的公式怎样推导它的期望具体的公式推导过程=μ/√(2π)∫(+∞)(-∞)e^(-(t^2)/2)dt+μ/√(2π)∫(+∞)(-∞)te^(-(t^2)/2)dt=μ/√(2π)*√(2π)+0=μ这两步之间是怎么过来的?还有σ跑哪里去了?..

答案:↓↓↓

网友采纳  设ξ服从N(μ,^2),求Eξ  ξ的分布密度为φ(x)=1/[√(2π)σ]e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))  从而Eξ=∫(+∞)(-∞)x/[√(2π)σ]e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))dx  变换t=(x-μ)/σ,得  Eξ=∫(+∞)(-∞)(μ+σt)/√(2π)e^(-(t^2)/2)dt  =μ/√(2π)∫(+∞)(-∞)e^(-(t^2)/2)dt+σ/√(2π)∫(+∞)(-∞)te^(-(t^2)/2)dt  =μ/√(2π)*√(2π)+0=μ  ∫(+∞)(-∞)表示积分的上下限,敲这些符号好累,楼主加分啊  后面那个的μ改为σ,楼主很仔细哦  那可以分开的啊把(μ+σt)/√(2π)分成μ/√(2π)和σt/√(2π)嘛,分别积分就行啦!
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